はじめに t-SNE、使ったことありますよね？ そしてあまり t-SNE のアルゴリズムを知らないですよね？ はい、10年前の私は知らずに「なんかいい感じの次元圧縮手法でしょ」と思って、TensorBoard の embedding の可視化で、PCA と並んでいた t-SNE を使って点データを眺めて、データを分かった気になっていました。embedding のような高次元特徴量を2次元や3次元に落として可視化できて、カッコいいのです。 tensorboard_projector_plugin より引用。左下の方に PCA と並んで t-SNE があります。 ! t-SNE は 強...

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初めに LLVMはコンパイラ基盤で、抽象的なCPU命令を表す中間表現LLVM-IRに対して最適化を行ったり、ターゲットCPU用のアセンブリ言語コードを生成したりする機能を持ちます。 今回、符号無し32ビット変数xに対するx/7のような定数除算についてLLVMの最適化を改善するプルリクエスト[SelectionDAG] Optimize 32-bit udiv with 33-bit magic constants on 64-bit targetsがllvm:mainにマージされました。LLVMはC/C++/Rust/Swiftなど様々な言語のコンパイラ実装に利用されているため、それ...

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前回の記事: https://zenn.dev/hyakt/articles/02f3a76187ca2a で Zed を使い始めましたが、結論から言うと、いまは Emacs に戻っています。 Zed は速いし、開発も活発で、良いエディタだと思います。 ただ、自分のユースケースには最終的に Emacs の方が合っていました。 この記事は Zed を下げる話ではなく、 「3ヶ月使ってみて、自分に必要な条件が見えた」という記録です。 背景 10年以上 Emacs を使っていて、 ここ最近は AI Agent 連携も含めて「今の開発体験」を見直したくなり、Zed を3ヶ月ほどメインで使って...

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@dyoshikawaです。 私が開発しているOSSツール Rulesync では、npm配布に加えてシングルバイナリ配布を行っています。Node.jsランタイムなしでも使えるようにするためです。 https://github.com/dyoshikawa/rulesync もともとDenoの deno compile を使ってシングルバイナリを生成していたのですが、v5.5.1でBunの bun build --compile に切り替えたところ、ファイルサイズが大幅に小さくなりました。 この記事ではその経緯と、なぜこれほどの差が生まれるのかを掘り下げます。また、シングルバイナリ配布に...

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そこのPMさん。「AIを使いこなしてる」って胸張って言えるかい？ 現在所属している医療システムのチームでは、 PDMやドメインエキスパートもエンジニアも、 AIを活用して設計・要件定義や調査を行っています。 ただ、PDMやドメインエキスパートの方々は、それでもまだAIを 「フル活用できていない」という悩みを抱えているそう。 (おそらく他の会社に比べたら圧倒的に使い倒しているが) GeminiやCursor、ChatGPTのチャット画面は活用するものの、 特にカスタマイズせずに素の状態で使っていたり。 また、各所に点在している会話やドキュメントを集約できないまま、 バラバラに管理してい...

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AIは優秀な部下だった。 コードは速く、知識量も圧倒的だ。 だが―― 設計を任せた瞬間、チームの空気が変わった。 これは、AIと働く未来に きっと訪れる“現場のリアル”だ。 この記事は、生成AI（Generative AI）を開発プロジェクトに投入すると 何が起きるのかを、物語形式でまとめたものです。 いくつかの生成AIを実際に使って検証してみましたが、 どれも似たような挙動をします。 だからこれは単なるフィクションではなく、 あながち否定できない未来の話です。 ⚡ 第1章：GAIの価値を実感する オンプレで長年動いてきた Web アプリを、 クラウドへ移行するプロジェクトが始まっ...

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はじめに — 何が起きたのか サカバンバスピスの顔をランダム生成する Web アプリを開発しました。seed 値からキャラクターの顔を生成し、気に入った顔を ?seed=xxx 付きの URL でシェアできます。 顔がサカバンバスピスっぽいかで名前もサカバンバスピスっぽくなったり、ならなかったりします。 メインの遊び方として、中々出ない 「サカバンバスピス」が出るまで顔生成ボタンを連打してもらうというのがあります 。 ですが、見落としに気づきました。 ある日、自分のサイト名で Google 検索してみたところ、ユーザーがシェアした「サカバンバスピス」seed 付きの URL が検索結...

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はじめに 最近はCornix等の流行りもあり40%キーボードを使う人も増えてきたと思います。かくいう私も30-40%キーボードを使い始めてまだ約1年足らずですが、キーマップがだいぶ落ち着いてきたので、まとめたいと思います。いつも以上に長いです。 これから30-40%キーボードを使う方に向けて [1] 頒布・販売されているキーボードはメーカー・作者さんがよく考えた上でキーマップが設定されていると思われますが、その設定を覚えて使うのは私はお勧めしません。参考にしつつ、どのようなキーマップにしたら使いやすいかを自分で考えて設定し、使っていくうちにこのキーがここに欲しいと適宜変更してい...

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こんにちは！株式会社 MeDiCU で学生インターンをしている村山です。普段は、MeDiCU の管理するデータベース OneICU を使った臨床疫学研究や医療 AI 研究に関わっています。 はじめに SQL で時系列データを扱っていると、「2つの区間が重なっているか」を判定したい場面が頻繁に出てきます。 あるイベントが発生していた時間帯と 別のイベントが発生していた時間帯 が重なっているかどうかを調べたい、といったケースです。一見すると単純な問題ですが、実際に SQL で書こうとすると、案外直感的には書きにくいのではないでしょうか。 我々がやっているような ICU の時系列データ...

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こんにちは、ダイニーの ogino です。 弊社では、ほとんどの技術的な不具合の調査・解決を AI に丸投げできるようになりました。 これは単なるコードレベルのバグに限りません。本番環境や特定のユーザーだけでしか発生しない問題、インフラの設定ミスなど含めすべてに言える話です。 Claude Code を使い始めてからここに至るまで、大きく 2 つ転換点がありました。 AI が本番データベース、ログ、Sentry などに直接アクセスできるようにした 複数のエージェントが仮説を並列検証し、もう一体が対立してレビューするチーム構成にした それぞれについて詳しく説明していきます。 AI ...

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はじめに 先日、@mametter 氏による「Claude Codeで15言語ベンチマーク」という記事を読んで、思わず二度見してしまいました。 Claude Code に複数のプログラミング言語でコードを書かせ、実行時間とコストを比較した記事です。結果はかなり興味深くて、Ruby が 73.1 秒 / $0.36、Python が 74.6 秒 / $0.38 と上位を占める一方、Rust は 113.7 秒 / $0.54、Haskell は 174 秒という結果になっていました。 ここで比較されているのは、プログラムそのものの実行速度ではありません。LLM がコードを書き、修正し...

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! 本記事は、手元の実際のログや会話をもとに、メガネでClaude Codeとやりとりして書いていま...せん。 Codexに手伝ってもらいながら書いています。 はじめに 子どもがいると、PCの前にずっと張り付いているわけにもいかないんですよね。 ちょっと歩きたいとか、子どもの相手をするとか、そういうだけでClaude Codeのセッションが止まるのが地味につらかったです。運動不足にもなるし。 で、コーディングエージェントを使っていて気づいたんですが、キーボードをガリガリ叩いている時間より、承認ボタンを押すとか通知をチラ見するとか、そういう細かい割り込みの方が意外と多い。 別にスマ...

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はじめに 「なんでそこにあるデータを見てくれないかなぁ（泣）」…RAGを自作した人なら、一度はこう思ったことがあるのではないでしょうか。 私自身、社内情報検索用のチャットボットをRAGで構築しましたが、回答精度がなかなか上がりませんでした。チャンクサイズを調整し、ハイブリッド検索を導入し、リランキングを入れ、プロンプトをこねくり回しても、ユーザーの曖昧な一言で検索が空振りする。そこにあるはずのデータに辿り着けない。加えて、言語モデルやツールがどんどん進化するので、チャットボットへの期待値も勝手に上がっていきます。質問者は「当然正確に答えてくれるだろう」と思っている。回答の生成自体は...

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AIコーディングツールを使い始めて、しばらく経った。進歩は目覚ましく、便利だし役に立つ。一方で、OSS界隈ではAI Slop (AIが生成する低品質なコードやテキスト) が問題になっている。個人なら自分で気づいて直せるが、チームでは人数分だけ増幅される。誰かが流したSlopのレビューとリワークにチーム全体が巻き込まれ、AIコーディングのメリットを上回る生産性の低下を招く。この記事では、チームでその罠に落ちないための原則を定義する。 コードのオーナーは人間であり、責任を取るのも人間 LLMがコードを生成しても、そのコミットに名前が刻まれるのは人間で、深夜に障害対応で呼び出されるのも人間...

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世はコーディングエージェント時代。 もはや開発者のパートナーとして、個人的には利用制限に到達するとGithub以上に仕事が止まる依存度の高い存在になりました。 そんなコーディングエージェントですが、調べてみると内製、もしくはコーディングエージェントの周囲に自社ならではの仕組みを構築してる企業も多いです。 例えば、Stripeの「Minions」は週1000件以上のPRをマージしているそうです。 Rampの「Inspect」はPRの30％近くを生成しており、Spotifyに至っては、トップエンジニアが2025年12月以降コードを一行も書いていないと決算で話しています。 エンジニアとして純粋...

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はじめに GCPにアプリをデプロイして以下の構成でインフラを設計・構築しました。 AWS版はこちら。 デプロイ対象のアプリ インフラ設計・構築がメインなので詳細は割愛します。 db-migrator データベースマイグレーションを管理・実行するためのアプリ slack-metrics Slackのデータを取得してデータベースに永続化するためのアプリ ポイント IAM アカウントにIAMロールを付与してプロジェクトへのアクセスを制御 stg, prdと環境ごとにプロジェクトを分けることでセキュアにする ローカルからTerraform実行などの際は、JSONキー...

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Raspberry Piを手に入れて、LEDを光らせて、センサーの値を読んで…… その先に「自宅サーバー」という 選択肢があることをご存じですか？ 本書は、Raspberry Piを「電子工作のおもちゃ」から「24時間稼働する実用的なサーバー」へとステップアップさせるための入門書です。月々の電気代はわずか100〜200円。小さなコンピュータが自宅の片隅で静かにサービスを提供し続ける——そんな環境を、一緒に構築していきましょう。 コマンドを丸暗記するのではなく、「なぜその設定が必要なのか」「その仕組みはどうなっているのか 」を一つずつ丁寧に解説しています。サーバー運用に必要なLinuxの基礎知識からSSHによるリモート操作、サービスの自動起動、ログの確認まで、この1冊で土台を築くことができます。 本書は「Raspberry Piではじめる自宅サーバー入門」シリーズの第1巻（基礎編）です。サーバー運用の世界への第一歩を、ここから始めてみませんか。

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AIコーディングツールを使い始めて、しばらく経った。進歩は目覚ましく、便利だし役に立つ。一方で、OSS界隈ではAI Slop (AIが生成する低品質なコードやテキスト) が問題になっている。個人なら自分で気づいて直せるが、チームでは人数分だけ増幅される。誰かが流したSlopのレビューとリワークにチーム全体が巻き込まれ、AIコーディングのメリットを上回る生産性の低下を招く。この記事では、チームでその罠に落ちないための原則を定義する。 コードのオーナーは人間であり、責任を取るのも人間 LLMがコードを生成しても、そのコミットに名前が刻まれるのは人間で、深夜に障害対応で呼び出されるのも人間...

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PolymarketとKalshiは何が違うのか、そもそも予測市場とは何なのか、どのような経緯でこれらが生まれたのか。予測市場の仕組み・歴史・規制・課題を整理して、今後どうなっていくのかを考える本です。

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この記事について 2月に結婚式をやりました。 披露宴の余興のために自分でLINEアプリを開発しフォトコンテストを開催したので、この記事ではそのアプリのシステム構成や技術的なこだわりポイント、および運用結果報告を書いていきたいと思います。 披露宴で流したエンディングLTより画像抜粋 余談 やりたいようにやりました 使用する環境・バージョン go version go1.24.0 darwin/amd64 2026年2月時点でのGoogle Cloud / momento / LINE Messaging APIの機能を用いています 読者に要求する前提知識 MUSTの...

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